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1、数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像空域增强院系：信息技术学院专业班级：电气四班学号：201107111191姓名：王英指导教师：章瑞平课程设计时间：2012年11月30日目录第一章空域点处理增强1空域处理表示2直接灰度变换3像素间的运算4直方图均衡化5直方图规定化第二章空域滤波增强1均值滤波2中值滤波第四章总结与体会第五章参考文献摘要图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图
2、修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。第一章空域点处理增强1空域处理表示空域：是指由像素组成的空间。空域增强方法：是指直接作用于像素空间的增强方法。设f(x,y)是增强前的图像，g(x,y)是增强处理后的图像，T是定义在(x,y)领域一种操作，则空域处理可表示为：g(x,y)=T[f(x,y)]如T是定义在每个点(x,y)上，则T称为点操作点处理增强如T是定义在(x,y)的某个领域上，则T称为模板操作——空域滤波2直接灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。1、图像求反
3、假设对灰度级范围是[0，L-1]的图像求反，就是通过变换将[0，L-1]变换到[L-1，0]，变换公式如下：t=L-1-sst0L-1L-1s’t’图像求反的变换关系2.线性灰度变换典型的分段线性变换数学表达式如下：用分段线性法，将需要的图像细节灰度级拉伸，增强对比度，不需要的细节灰度级压缩增强对比度－增强图像各部分的反差，实际中增加图像中某两个灰度值间的动态范围来实现3.对数变换要消除这种因动态范围太大而引起的失真，一种有效的方法是对原图像的动态范围进行压缩，最常用的是借助对数形式对动态范围进行调整，其数学表达式如下：T=C㏒(1+
4、
5、s
6、)4、灰度切割目的：增强特定范围的对比度，用来突出图像中特定灰度范围的亮度。一种方法：是对感兴趣的灰度级以较大的灰度值t2显示而对另外的灰度级则以较小的灰度值t1来显示。另一种方法：对感兴趣的灰度级以较大的灰度值进行显示而其他的灰度级则保持不变。5、位图切割设图像中每一个像素由8bit表示，也就是说图像有8个位面，一般用位面0表示最低位面，位面7表示最高位面，如图所示。借助图像的位面表示形式可通过对图像特定位面的操作来达到对图像的增强效果。3像素间的运算(1)图像减法h(x,y)=f(x,y)-g(x,y)图像相减的结果就可把两
7、图的差异显示出来，可以用来增强两幅图像的差异。下面给出一个例子：SI=imread('shadow.tif');subplot(221);imshow(SI);[M,N]=size(SI);I=SI;>>fori=1:Mforj=1:NI(i,j)=bitand(SI(i,j),240);endend>>subplot(222);imshow(I);>>IMIN=double(SI)-double(I);>>IMIN=uint8(IMIN);subplot(223);imshow(IMIN);>>IMIN=histeq(IMIN);s
8、ubplot(224);imshow(IMIN);运行结果如下：(2)图像平均g(x,y)=f(x,y)+e(x,y)设噪声互不相关，且具有零均值，可用图像平均去除噪声下面给出一个例子：I=imread('spine.tif');[M,N]=size(I);II1=zeros(M,N);fori=1:16II=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);II1=II1+double(II);ifor(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16));figure;imshow(uint8(II1/i));end
9、end程序运行结果如下：%J=imnoise(I,type)%J=imnoise(I,type,parameters).type:噪音的种类，parameters具体参数，（3）逻辑运算包括：与、或、非运算。对灰度图像进行逻辑操作时，像素值作为一个二进制字符串来处理。下面给出一个或运算：I=imread('eight.tif');[M,N]=size(I);I=double(I);I1=ones(M,N)*255;I1(20:150,50:150)=0;fori=1:Mforj=1:NII(i,j)=bitor(I(i,j),I1(i
10、,j));endendI=uint8(I);I1=uint8(I1);II=uint8(II);subplot(221);imshow(I);subplot(222);imshow(I1);subplot(223);im
